私は SVM またはこれらの分類手法のいずれにもまったく慣れていません。今、私はデータを分類するために SVM-multiclass を使用する方法を学んでいましたが、混乱しています:
超平面などを作成し、サポートベクターを見つけることにより、svm-learn がトレーニングデータに対してどのように機能するかを完全に理解しています。
私が得ていないように見えるのは、svm-classify がどのように機能するかということです。むしろ、その実際の機能は何ですか? その名前から、svm-classify は「分類されていないポイントにクラスを割り当てる」必要がありますが、テスト セットで「エラー」と「平均損失」が表示されるだけのようです。
より明確にするために：
このファイルを使用して svm をトレーニングすると:
class-label : dataそして、次のようにテストファイルを渡します:
data1
data2
.
.
dataN
したがって、svm_classify はクラスをこれらのデータに出力する必要があります...
そうじゃない？